基于超球覆盖仿生模式识别的文本分类算法研究



基于超球覆盖仿生模式识别的文本分类算法研究

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基于超球覆盖仿生模式识别的文本分类算法研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
第一章绪论	第10-14页
· 研究背景和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 文本分类在国内外研究现状	第11-12页
· 仿生模式识别在国内外研究现状	第12-13页
· 本文主要研究内容	第13页
· 本文的内容组织	第13-14页
第二章文本分类及其关键技术	第14-29页
· 引言	第14页
· 文本分类的基本概念	第14-15页
· 文本分类的定义	第14-15页
· 文本分类的模型	第15页
· 文本分类的技术和方法	第15-25页
· 文本预处理	第15-16页
· 文本表示	第16-22页
· 文本分类算法	第22-25页
· 分类性能评估	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章仿生模式识别理论基础及算法实现	第29-40页
· 引言	第29页
· 仿生模式识别（BPR）基本原理	第29-31页
· 仿生模式识别的实现——多自由度神经元的几何形体覆盖	第31-39页
· 双权值神经元模型	第33页
· 多自由度神经元模型的构造算法	第33-35页
· 基于高维空间几何模板的仿生模式识别算法	第35-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章基于仿生模式识别的文本分类算法	第40-50页
· 引言	第40页
· 仿生模式识别用于文本分类的原理	第40-41页
· 基于超球覆盖的仿生模式识别算法	第41-45页
· 高维超椭球的困难	第41页
· 基于超球覆盖的仿生模式识别算法	第41-45页
· 超球覆盖仿生模式识别与神经网络仿生模式识别的比较	第45-46页
· 实验结果与分析	第46-49页
· 实验设置	第46-47页
· 系统框图	第47-48页
· 实验结果分析	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章总结和展望	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-58页
攻读学位期间的科研成果	第58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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